यह एपीआई आपको उच्च सटीकता के साथ छवियों में मानव चेहरों का स्वचालित रूप से पता लगाने की अनुमति देता है जब यह एक छवि को इनपुट के रूप में प्राप्त करता है तो सिस्टम इसकी सामग्री का विश्लेषण उन्नत कंप्यूटर विजन मॉडल का उपयोग करके करता है और प्रत्येक पहचाने गए चेहरे की स्थिति और आकार के साथ एक ऐरे वापस करता है
प्रत्येक चेहरा एक JSON ऑब्जेक्ट द्वारा दर्शाया गया है जिसमें चार गुण होते हैं: x और y जो छवि में चेहरे की स्थिति को इंगित करते हैं (ऊपरी-बाएं निर्देशांक) और चौड़ाई और ऊँचाई जो पता की गई क्षेत्र के आयामों का प्रतिनिधित्व करती हैं। इससे प्रत्येक चेहरे के चारों ओर एक किलो ड्रॉ करना आसान हो जाता है
आउटपुट स्वरूप छवि संपादन सुरक्षा संवर्धित वास्तविकता फोटोग्राफी भावना विश्लेषण या बस दृश्य पहचान अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण की सुविधा देता है उदाहरण के लिए इसे चेहरों को धुंधला करने कटने फ़िल्टर लगाने गिनने के लिए उपयोग किया जा सकता है कि फोटो में कितने लोग हैं या चेहरे पहचानने वाले सिस्टम को फीड करने के लिए (बाद के चरणों में)
[{"x": 153, "y": 164, "width": 109, "height": 109}]
curl --location 'https://zylalabs.com/api/8489/face+box+content+extraction+api/14869/face+detection' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--form 'image=@"FILE_PATH"'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
एपीआई एक जेसन ऑब्जेक्ट्स की सरणी लौटाता है जिसमें से प्रत्येक इनपुट छवि में एक.detected face का प्रतिनिधित्व करता है प्रत्येक ऑब्जेक्ट में चेहरे के समन्वय और आयाम होते हैं जो विभिन्न अनुप्रयोगों में आसान एकीकरण की अनुमति देते हैं
प्रत्येक JSON ऑब्जेक्ट में प्रतिक्रिया में चार प्रमुख फ़ील्ड शामिल हैं: `x` (ऊपर-बाईं x-निर्देशांक), `y` (ऊपर-बाईं y-निर्देशांक), `width` (चेहरे की चौड़ाई), और `height` (चेहरे की ऊँचाई) ये फ़ील्ड आवश्यक जानकारी प्रदान करती हैं ताकि पहचाने गए चेहरों को स्थान और आकार दिया जा सके
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON एरे के रूप में संरचित है एरे में प्रत्येक तत्व एक.detected face से संबंधित है जिसमें `x` `y` `width` और `height` गुण होते हैं जो परिणामों को प्रोसेस और विजुअलाइज़ करना सीधा बनाते हैं
मुख्य पैरामीटर फेस डिटेक्शन एंडपॉइंट के लिए छवि फ़ाइल स्वयं है जिसे विश्लेषण के लिए अपलोड किया जाना चाहिए सुनिश्चित करें कि छवि एक समर्थित प्रारूप में है जैसे JPEG PNG वास्तविकताओं के लिए सर्वोत्तम परिणाम
सामान्य उपयोग के मामले में छवि संपादन (चेहरों को धुंधला या काटना) सुरक्षा अनुप्रयोग (निरीक्षण) संवर्धित वास्तविकता (चेहरे के फ़िल्टर) और भावना विश्लेषण शामिल हैं एपीआई विभिन्न विश्लेषणों के लिएphotos में लोगों की गिनती करने में भी सहायता कर सकता है
एपीआई विविध डेटासेट्स पर प्रशिक्षित उन्नत कंप्यूटर विज़न मॉडल का उपयोग करता है ताकि चेहरे की पहचान में उच्च सटीकता सुनिश्चित की जा सके मॉडल में निरंतर अपडेट और सुधार डेटा गुणवत्ता और विश्वसनीयता बनाए रखने में मदद करते हैं
उपयोगकर्ता लौटाए गए समन्वयों और आयामों का लाभ उठाकर पहचाने गए चेहरों के चारों ओर आयतें खींच सकते हैं फ़िल्टर लागू कर सकते हैं या चेहरे की पहचान सिस्टम के साथ एकीकृत कर सकते हैं संरचित प्रारूप विभिन्न प्रोग्रामिंग वातावरणों में आसान हेरफेर की अनुमति देता है
यदि एपीआई एक खाली सरणी लौटाता है तो यह दर्शाता है कि छवि में कोई चेहरा नहीं पाया गया। उपयोगकर्ताओं को अपने अनुप्रयोग में ऐसे मामलों को सही तरीके से संभालने के लिए जांचें लागू करनी चाहिए संभवतः उपयोगकर्ताओं को सूचित करके या किसी अन्य छवि के लिए प्रेरित करके
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